python实战项目69：基于Python爬虫的链家二手房数据采集方法研究

一、项目需求

本文针对房地产数据分析需求，提出一种基于Python爬虫技术的链家二手房数据采集方案。通过requests库实现高效网页请求，结合parsel模块解析HTML数据，并利用csv模块完成结构化存储，为市场分析提供数据支持。

1.1 房地产数据价值

二手房交易数据是反映城市经济发展、居民购房需求的重要指标。链家作为国内头部房产平台，其公开数据包含价格、户型、区位等关键字段，具有较高的研究价值。

1.2 传统数据获取局限性

人工采集效率低、成本高，且难以保证数据实时性与完整性。爬虫技术可自动化实现高频次、大规模数据抓取。

1.3 技术可行性

Python生态提供成熟的网络请求库（如requests）与数据解析工具，配合反爬应对策略，可实现合规、稳定的数据采集。

二、数据采集流程

2.1 需求分析

目标字段包括：标题、总价、单价、面积、户型、楼层、朝向、装修、建筑结构、日期等。

2.2 网页结构分析

URL规则：通过分析链家二手房列表页URL（如https://bj.lian